一种精简点云的快速配准算法

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针对三维重建过程中点云数据存在的配准速度慢、精度低问题,提出一种精简点云的快速配准算法。先采用自适应栅格法对点云数据进行精简;在点云数据精简的基础上,运用快速ICP算法进行配准,即采用法向量的变化提取初始特征点,并使用RANSAC算法获取初始配准点集,完成粗匹配;再通过最小二乘法迭代计算最优的坐标变换,完成点云的精匹配。实验结果表明,所提算法在保证良好的原始点云数据的几何特征的同时,有效减少点云数据的冗余量,提高了运行效率和匹配精度,为实时三维重建提供了有效保证。
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针对编码孔径成像在图像复原过程中产生的振铃效应,提出了一种改进梯度平滑边界算法。首先对模糊图像进行均值滤波,计算出梯度平滑图像;然后对该图像进行反射插值延拓,延拓的图像经最优窗处理得到预处理图像;最后经改进维纳滤波算法恢复出原图像。实验表明,改进算法能有效抑制振铃同时保留图像细节信息,与梯度平滑边界算法相比复原图像的结构相似度提高了27%,图像质量指数提高了19%。
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